11月4日，2026年世界互联网大会乌镇峰会机器人与具身智能论坛在浙江乌镇举行。钛动科技创始人兼CEO李述昊发表主旨演讲。
全文如下：
很开心能到乌镇跟大家分享，其实我们是做大语言模型规模化落地的公司，我们创业的初心就是始终拿最领先的科技赋能商业场景。
简单介绍一下，我们是一个通过实景数据，现在其实整个模型训练最大的问题在于我们都是拿实验室数据来进行训练，我们是实景数据尤其是消费产业的数据训练专业模型，通过专业模型搭建多智能体，给到产业里面做实际场景，帮中国企业出海的一家公司，目前已经服务了10万家企业出海，帮他们在海外建立市场认知、洞察、生成内容、最终的消费者反馈，建立每个企业的增长模型。
我们自己看在规模化领域还是有一些经验的，我经历了移动互联网时代到SARS时代，到现在的AI时代，这是我们第一次看到技术可能不仅仅是降本，大量是增收，也能找到商业落地的一个很大场景，尤其是中国企业如果只是单纯的降本，商业价值是有限的，但是如果能帮企业多赚钱，那肯定是未来非常可期的，我相信这也是目前具身智能最亟待解决的问题，但我们不是只做具身智能，我们千行百业都在做。
怎么让一个企业通过具身智能把自己的业务做好呢？就是把“三费”做好，落地就会产生很好的商业价值。第一个场景就是增长费用，第二是天天做的研发费用，目前整个AI领域里面的应用，最成功的案例就是编程，当然还有一些产品开发或者是工业互联网正在进攻中。第三就是管理费用，很多AI所谓的办公场景其实也是能够帮助企业直接创收的。它们目前主要是在第一个场景，也就是增长的场景，一个企业花营销费用就是为了多赚钱，所以这就是我们看到的几个场景。
大量的对话需要去训练，那我们自己就围绕这个逻辑再去设计不仅是AI的工具属性、生产力属性，还包括很多专家的外脑知识，结合起来才能做到帮助企业规模化应用落地的场景。
我们自己训练的模型，基于开源模型之上，我们会把大量的实际场景数据、专家的经验以及每一个用户点广告、带货、取消关注或者是分享，各种各样的场景数据，也包括历史上专家的成功案例，以及跟海外一线平台，比如像OpenAI等进行数据集的各种整理，这是太极的阴面。太极的阴面就是数据训练本身，我们把所有的数据结合在里面，在生成内容的过程当中就是消费者喜欢的东西。阳面就是推理模型，把答案给你写报告、做分析，你问什么东西好卖、怎么提炼，最近最火的商品是什么。第二是生成模型，包括一些数字人技术，比如说直播。最后就是理解模型，消费者看这个短视频为什么喜欢，哪个地方没说明白划走了，什么人群在什么场合下什么位置，什么样的时机几点看会产生不一样的逻辑，目前理解模型我们进攻比较重。我们提供的最终的模型要嘴巴和手，你要帮客户干活，从洞察开始到创意生成理解到最后的数据都能建立起来。
我们自己选的场景就是帮中国企业出海，众所周知中国企业具有全球最好的制造能力，出口也是经济增长的核心动力来源。一个中国企业出海的场景，OEM是我们最擅长的，我们一年出口3亿多美金，大部分都是OEM，很多企业都开始自己研发和设计，ODM也开始在提升，溢价确实开始在提高。但是大部分中国企业在全球化的过程当中，销售费用是我们管理最差的，这是我们最大的一个短板。我们就把大语言模型应用于卖点提炼、销售能力，这是我们目前能够帮助企业弥补的东西。
智能体需要做专业训练，就需要做Pro，Pro不只是专业，还包括找到盈利点。首先我们发现基模是越来越聪明的，开源语言的生态就是像我们这种专业模型的，可以拿它的聪明能力结合我们自己的产业领域数据，比如说刚才讲的到底最佳实践什么样的，消费者什么反馈，把这些反馈变成一个本科作业训练给它，这就会变成专业，这就是后训练的逻辑。后训练第一成本比较低，第二反馈比较及时。第二个，除了专业以外要做到主动，主动就需要感知，现在大部分的AI不管是具身还是软件，你要给他发起第一轮对话，现在我们已经做到了基本场景的大量建模的识别，最终的主动要做到动态感知，比如说一个印尼25岁的女孩子，到底广告看多少秒是合适的，在积累了数据之后就会有一个感知，我们在数据库里直接读取对商业工作流过程当中，比如说特别好的就要放大，特别差的就要收缩掉。有了感知以后就主动推进工作，我建议你可以把这个创意再做十遍，我建议你可以找这个人继续做，这就是主动的Agent能力，这也是我们目前主要共建的方向，也是整个智能体领域加上专业模型领域训练做的主动方向。
最后一个就是有商业意图的，没有商业化就没有利润能力，除了刚才讲的AI能做大量生产的测试，基于这些测试，结合了专业度，你知道什么是好的，你又能从里面感知和识别出来关键的要素，那就能做到，原来一个企业要做商业策略，可能几百万成本，一大堆人聊两三个月，你用Token写了一些报告加策略，生成一些短视频，可能只需要几十块钱、几百块钱成本，你可以并行跑出来1000个策略，直接反馈到你的模型去产生出来，这些策略里面可能有TOP20对我们的企业有直接帮助的，比如说销量增加了、用户好评的，反而大量浪费流量的就可以直接关掉。这个过程不断适应，基本上两到四周这个范式就可以拉出来了。
通过这些架构，不管是智能体的场景体系，到底是写报告、做分析、做调研，还是优化数据，当然包括我们自己后训练的专业模型，加上一些持续学习，才能产生这样一个专业主动、规模化商业应用的智能体架构。
这里有一个产品的简单演示。这样的案例非常多，包括像化妆品，当然也包括一些头部品牌，像京东、小米、华为都是我们的客户。中国企业出海缺方向、缺导航，我们希望通过我们的专业模型训练把全世界有意义的数据，本科生的数据、研究生的数据训练在一起，让开源模型重新长上专业知识的翅膀，让中国企业在海外更好地赚钱，谢谢大家！
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